Terminei hoje meu trabalho de Métodos Quantitativos II. Nele, tive a oportunidade de estimar uma regressão simples do nível de indigência no Brasil para o período de 1976 a 2005, via MQO. De acordo com o IPEA, de onde os dados foram obtidos, indigente é o indivíduo que tem renda inferior a que determina a linha de extrema pobreza, ou seja, a renda necessária para se adquirir uma cesta de alimentos que satisfaça as condições mínimas de nutrição, variando de acordo com os hábitos alimentares de cada região metropolitana do país pesquisada. O modelo, a 5% de significância, ficou com esse aspecto:
log(indigencia)=2,24-0,62(cruzado)+3,08(gini)-0,19(invest)²-0,09(pibpc)
onde:
indigencia = proporção de indigentes;
gini = índice de gini;
invest = nível de investimento;
pibpc = PIB per capita;
cruzado = dammy igual a 1 para o Plano Cruzado, em 1986. Nesse ano, houve uma queda brusca da indigência no país, voltando aos patamares anteriores já no ano seguinte. Minha tese é que essa alteração artificial ocorreu em virtude do congelamento de preços e do “gatilho salarial” verificados no plano.
Uma das coisas que chamam a atenção na regressão é o peso que a distribuição de renda, expressa pelo índice de gini, tem sobre a indigência no país: a queda da desigualdade teria um impacto positivo sobre a população indigente muito maior que um aumento dos investimentos ou do PIB per capita. Isso corrobora a idéia de pobreza relativa no Brasil: os pobres, aqui, são muitos porque a riqueza é concentrada.
E tão interessante quanto ver as variáveis pertinentes é saber daquelas se mostraram irrelevantes. Crescimento econômico e salário mínimo, por exemplo, duas variáveis tão citadas para a melhora do nosso quadro social, não se mostraram significativas – ou seja, não parecem ter impacto sobre a população indigente. O mesmo ocorreu para a taxa de inflação. No entanto, outras variáveis importantes, como nível de educação, desemprego e crescimento da população, tiveram que ficar de fora do estudo, pois não encontrei para elas uma série histórica suficientemente longa.
7 comentários:
Opa!
Belo post. Mas me surgiram algumas dúvidas:
As variáveis explicativas também estão em log? Porque isso afetaria a magnitude dos seus coeficientes.
Além disso, se utilizar o log do crescimento econômico, log do salário mínimo, estes não se tornam significativos??
Pedro;
Somente a variável explicada está em log. Tentei pôr as demais, como crescimento e salário mínimo, também em log, mas nem assim elas se tornaram significativas.
Obrigado pela visita!
ah...eskeci de perguntar?
as séries são estacionárias???
pq isso pode ser um outro problema!
abrass
Diego, alguns comentários:
1 - Parabéns pela estimação, pelos resultados e pelas conclusões!
2 - A vantagem de se trabalhar com logs, em vez de variáveis brutas, é trabalhar com sua variação real. Tipo assim, salário real = W/P. Passando para logs, log(salário real) = log(W) - log(P). Estima-se o log(W) e o log (P) cai no resíduo da estimação. Então, passa para logs as variáveis de investimento e pib per capita. O índice de gini acho q não precisa. Ele já controla oscilações nominais em sua construção.
3 - Por que o investimento está ao quadrado? Considera que o efeito do investimento sobre a indigência é decrescente?
4 - Cuida a colinearidade entre investimento e PIB per capita.
5 - Para maiores explicações sobre a relação desigualdade-pobreza-indigência no Brasil, procura artigos do Ricardo Paes de Barros no Google. Ele é o cara q mais manja disso no país.
Abraços!
Diego,
Muito interessante o teu trabalho!
Mais uma vez, teu blog vai ser citado lá no Cão...
Abraços
6 - Só para lembrar: o maior determinante da pobreza e da indigência, pelo que li até agora, é o desemprego. Tenta procurar dados em outras bases para incluir no trabalho. Não vale a pena deixar de fora.
Respondendo às questões, dentro do possível:
Pedro, excelente observação! Não fiz o teste de raíz unitária, pois, para a cadeira a que esse modelo foi apresentado, ainda não tínhamos visto série de tempo. O tema, no entanto, foi "aprovado" pelo professor. Então, imagino, e espero, que a série seja estacionária.
Ricardo, obrigado pelas dicas! Respondendo ao teu ítem 3, é de se esperar que o investimento tenha uma relação inversa com a indigência. Como o que usei para essa variável foi um índice, seus valores são sempre positivos. Logo, sua elevação ao quadrado ocorreu somente para melhorar o ajuste do modelo. E, sim, de fato o desemprego deve ter um papel importantíssimo sobre o índice de indigência, mas não encontro de forma alguma dados anuais para isso a partir de 1976. De qualquer forma, o trabalho já foi entregue - seu objetivo maior era nos fazer estimar alguma coisa, e não estudar o tema escolhido. Fica pra próxima!
Abraço a todos!
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